基于随机共振理论的微弱信号检测方法研究

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1、分类号TN911.23密级公开UDC621.39学位论文编号D-10617-308-(2016)-01059重庆邮电大学硕士学位论文中文题目基于随机共振理论的微弱信号检测方法研究英文题目ResearchonWeakSignalDetectionBasedonStochasticResonance学号S130101064姓名胡韬学位类别工学硕士学科专业信息与通信工程指导教师张刚副教授完成日期2016年6月8日独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，论文中不包含他人，除了文中特别加Ｗ标注和致

2、谢的地方外己经发表或撰写过的研究成果，化不巧含为获得電庆邮电大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料一。与我同工作的人员对本文研巧做出的贡献均己在论文中作了明确的说明并致Ｗ谢意。作者签名：寺告箱曰期：年么月Ｘ曰学位论文版权使用授权书本人完全了解重度曲里去堂有权保留、使用学位论文纸质版和电子版的规定，即学校有权向国家有关部口或机构送交论文，允许论文被查阅和借阅等。本人授权重压哑虫去堂可Ｗ公布本学位论文的全部或部分内容，可编入有关数据库或信息系统进行检索、分析或评价，可Ｗ采用影印、缩印、扫描或拷贝等复制手段保存。、

3、汇编本学位论文（注：保密的学位论文在解密后适用本授权书。）作者签名：导师签名：曰期：公化年么月ｆ曰曰期；码年月若曰重庆邮电大学硕士学位论文摘要摘要在信号处理领域中，当非线性系统在外加信号和外加噪声的激励下，通过调节噪声强度和系统参数使系统输出性能最佳，即非线性系统、信号和噪声三者之间产生协同效应的现象为随机共振。本论文研究的主要工作是将随机共振用于微弱信号检测，将淹没在强噪声背景下的微弱周期信号检测出来。对参数诱导随机共振、噪声诱导随机共振及随机共振系统模型进行了深入的研究。本文主要工作内容如下：第一章总体论述本文的研究背景及意义，介绍了

4、几种经典的弱信号检测方法，并讨论其优缺点，接着分析了随机共振的国内外研究现状，最后给出本文的主要研究内容。第二章从随机共振理论基础出发，详细阐述了随机共振系统的数学模型。介绍了几种重要的随机共振理论和几种随机共振系统测度指标，并明确了本文后续仿真实验所采用的基于信噪比的测度指标。第三章给出了基于二次采样的大频率随机共振，用于检测不满足绝热近似理论的大参数微弱周期信号，即待测信号输入随机共振系统前进行二次采样的预处理。分别在双稳态系统模型和单稳态系统模型中进行基于二次采样的大频率随机共振仿真实验，并对仿真结果进行分析。第四章给出了基于频率控制的自适应未知

5、大频率随机共振，该法既能实现不满足绝热近似理论的大参数随机共振，又能检测出频率未知的大频率信号。其检测原理是引入控制频率，将待测大频率信号进行调制，将调制后产生的两个含有新频率成分的微弱信号输入随机共振系统，并以系统输出信噪比作为测度指标，找到测度指标为最大值所对应的控制频率，从而反解出频率未知的微弱信号的频率值。第五章给出了Levy噪声激励的幂函数型单稳态随机共振，将单稳态随机共振系统模型推广到更具普适性的幂函数型单稳态随机共振系统模型，并将高斯噪声替换为更加复杂的Levy噪声，介绍了幂函数型单稳态系统势函数形式及Levy噪声的产生原理，深入探究了不

6、同特征指数、对称参数、幂函数型单稳态系统势阱参I重庆邮电大学硕士学位论文摘要数以及Levy噪声强度放大系数对系统共振输出作用规律。通过对仿真结果的详细分析，有效地解决了Levy噪声激励下幂函数型单稳态随机共振系统的系统参数和Levy噪声强度放大系数的选择问题，为其应用于工程实践提供了可靠的理论依据。第六章总结全文工作，对后续研究进行展望。关键词：随机共振，二次采样，自适应，Levy噪声，幂函数型单稳态II重庆邮电大学硕士学位论文AbstractAbstractInthefieldofsignalprocessing,whenthenonlinearsy

7、stemisstimulatedbysignalandnoise,thesystem’sbestoutputperformancecanbeachievedbyadjustingthenoiseintensityandsystemparameters.Inotherwords,thephenomenonofnonlinearsystem,theinputsignalandtheinputnoiseresultsinasynergisticeffectwhichiscalledstochasticresonance(SR).Themaingoalofth

8、isthesisisusingSRtodetectweakperiodsignalfromst